Cette IA est capable de prolonger la durée de vie des batteries... de 23 % : comment ça marche ?

L’usure prématurée des batteries fait partie des craintes majeures du côté des acheteurs. Alors, imaginez si une IA (intelligence artificielle) pouvait prolonger leur durée de vie de près d’un quart ? C’est ce que suggèrent des chercheurs dans une étude publiée il y a quelques jours. Alors, comment ça marche ?

Des batteries qui s’usent moins vite grâce à l’IA ?

En ce moment, le monde de la voiture électrique traverse un paradoxe qui pourrait prêter à sourire. Si la recharge rapide est devenue indispensable pour rassurer les conducteurs, elle reste aussi l’un des usages les plus exigeants pour une batterie lithium-ion. Plus le courant envoyé dans les cellules est élevé, plus les contraintes chimiques et thermiques augmentent. À long terme, cela peut accélérer la perte de capacité d’une batterie et donc réduire l’autonomie disponible. Ce qui, vous en conviendrez, est problématique…

C’est précisément sur ce point que se sont penchés des chercheurs de l’université technologique de Chalmers, en Suède, avec un collègue de l’université Victoria de Wellington, en Nouvelle-Zélande. Leur étude, publiée dans la revue IEEE Transactions on Transportation Electrification, avance qu’une stratégie de recharge pilotée par IA (intelligence artificielle) pourrait prolonger la durée de vie d’une batterie d’environ 23 % par rapport aux méthodes de recharge rapide classiques.

Concrètement, l’IA ne vient pas « réparer » la batterie. Elle agit plutôt comme un chef d’orchestre chargé d’adapter en temps réel le courant de charge. Aujourd’hui, les protocoles utilisés reposent souvent sur des règles standardisées : une batterie reçoit un certain courant et une certaine tension selon son niveau de charge, mais sans toujours tenir compte de son vieillissement. Dans les faits, il se trouve qu’une batterie neuve ne réagit pas exactement comme une batterie utilisée depuis plusieurs années.

Objectif : limiter des réactions indésirables

La méthode étudiée cherche donc à ajuster la recharge à l’état réel de la batterie. L’algorithme prend en compte son niveau de charge, son état de santé et son comportement électrochimique. L’objectif est de limiter certaines réactions indésirables, notamment le « placage de lithium ». Ce phénomène se produit lorsque du lithium métallique se dépose sur une électrode au lieu de s’insérer correctement dans la structure de la batterie. Cet ajustement permet ainsi de ralentir l’usure de la batterie.

Pour parvenir à ce résultat, les chercheurs ont utilisé l’apprentissage par renforcement. Cette branche de l’intelligence artificielle consiste à entraîner un modèle par essais successifs. Les décisions qui permettent d’atteindre le meilleur compromis sont récompensées, les autres sont écartées progressivement. Dans ce cas précis, le modèle devait apprendre à charger vite, tout en limitant l’usure. Il a été entraîné sur une simulation qui intègre les paramètres d’une batterie courante dans les VE.

Le tout, sans changer la batterie

Le plus intéressant dans tout cela, c’est que cette approche ne nécessiterait pas de modifier la batterie elle-même. Et ça change tout ! Les chercheurs estiment que leur technologie pourrait, en théorie, être intégrée aux systèmes de gestion de batterie par mise à jour logicielle. C’est un point important, car le BMS (pour Battery Management System), contrôle déjà de nombreux paramètres essentiels comme la température, la tension, le courant ou encore l’équilibre entre les cellules. Alors pourquoi pas un peu de plus ?

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Attention… À ce stade, la méthode a seulement été validée dans un environnement de simulation. Les chercheurs indiquent que la prochaine étape consistera à tester cette stratégie sur des batteries physiques. Enfin, il y a une limite qu’il est important de mentionner. De toute évidence, l’algorithme devra s’adapter aux différentes chimies et architectures de batteries utilisées par les constructeurs. Une batterie LFP ne réagira pas exactement comme une batterie NMC. Et inversement !

Toutefois, si ces résultats se confirment, l’impact pourrait être conséquent pour les électromobilistes comme pour l’industrie. Une batterie qui vieillit moins vite, c’est potentiellement une meilleure autonomie dans le temps. Ce qui veut aussi dire une valeur de revente plus stable… Et donc moins d’inquiétude au moment d’acheter un véhicule électrique d’occasion. Voilà une promesse de laboratoire, qui, si elle se concrétisait, pourrait réellement changer la donne sur le marché de l’électrique.